本书从数据科学角度介绍Python，涵盖关键业务决策所需的数据可视化技术。读者将学习Python编程、数据结构、数据可视化库如Seaborn和Matplotlib，以及数据收集与分析策略。
图书说明：
从数据科学的角度来看Python，并学习用于制定关键业务决策的成熟数据可视化技术。从使用Python的数据科学入门开始，您将仔细研究Python环境并熟悉Jupyter Notebook和Spyder等编辑器。在完成Python编程的入门课程后，您将掌握数据科学中使用的基本Python编程技术。继续数据可视化，您将看到它如何满足现代业务需求并形成决策制定的关键因素。您还将了解Python中一些流行的数据可视化库。
将重点转移到数据结构，您将从数据科学的角度学习数据结构的各个方面。然后，您将使用Python中的文件I / O和正则表达式，然后收集和清理数据。继续探索和分析数据，您将了解Python中的高级数据结构。然后，您将深入研究数据可视化技术，通过Python中的许多绘图系统。
总之，您将完成一个详细的案例研究，在那里您将有机会重新审视您到目前为止所涵盖的概念。
你会学到什么
- 使用Python编程技术进行数据科学
- Python中的主数据集合
- 为BI系统创建引人入胜的可视化
- 部署有效的策略来收集和清理数据
- 集成Seaborn和Matplotlib绘图系统
本书适用于谁
具有基本Python编程知识的开发人员希望采用使用Python进行数据分析和可视化的关键策略。
下载地址：Data Analysis and Visualization Using Python
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